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摘要:
互联网中的不法分子为了逃避安全过滤,将不良信息中的文本进行变形,并在在网络中散布.为了识别和过滤这些不良文本,该文分析了其变形的特征,根据词同现和字符编码规则的不同对文本进行预处理,从文本中抽出包含有变形特征的有害词串.针对这些有害词串中各字符相邻、有序频繁出现的特点,提出采用基于关联规则自学习算法提取具有安全特色的关键词.实验表明,该方法可以改善传统方法在安全过滤过程中无法识别变形关键词的现状,对主题过滤提供补充,提高基于内容的安全过滤的效率.
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文献信息
篇名 信息安全中的变形关键词的识别
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 关联规则 安全过滤 关键词识别 变形文本
年,卷(期) 2007,(21) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 155-156,159
页数 3页 分类号 TP311
字数 3649字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.21.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹元大 北京理工大学计算机科学技术学院 216 2739 26.0 41.0
2 万月亮 北京理工大学计算机科学技术学院 8 187 4.0 8.0
3 李钝 北京理工大学计算机科学技术学院 9 187 4.0 9.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
关联规则
安全过滤
关键词识别
变形文本
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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317027
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